論文の概要: Is Smoothness the Key to Robustness? A Comparison of Attention and Convolution Models Using a Novel Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17628v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 13:38:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:42.616456
• Title: Is Smoothness the Key to Robustness? A Comparison of Attention and Convolution Models Using a Novel Metric
• Title（参考訳）: スムースネスはロバストネスの鍵か? : 新しいメトリクスを用いた注意モデルと畳み込みモデルの比較
• Authors: Baiyuan Chen,
• Abstract要約: 既存の堅牢性評価アプローチは理論的な一般性を欠いているか、経験的評価に大きく依存していることが多い。 本研究では,トポロジカルデータ解析とリプシッツ連続性を橋渡ししてロバスト性評価を行う層解析に基づくトポリップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Robustness is a critical aspect of machine learning models. Existing robustness evaluation approaches often lack theoretical generality or rely heavily on empirical assessments, limiting insights into the structural factors contributing to robustness. Moreover, theoretical robustness analysis is not applicable for direct comparisons between models. To address these challenges, we propose $\textit{TopoLip}$, a metric based on layer-wise analysis that bridges topological data analysis and Lipschitz continuity for robustness evaluation. TopoLip provides a unified framework for both theoretical and empirical robustness comparisons across different architectures or configurations, and it reveals how model parameters influence the robustness of models. Using TopoLip, we demonstrate that attention-based models typically exhibit smoother transformations and greater robustness compared to convolution-based models, as validated through theoretical analysis and adversarial tasks. Our findings establish a connection between architectural design, robustness, and topological properties.
• Abstract（参考訳）: ロバストネスは機械学習モデルにおいて重要な側面である。 既存のロバストネス評価アプローチは理論的な一般性に欠けることが多く、経験的評価に大きく依存し、ロバストネスに寄与する構造的要因に関する洞察を制限する。 さらに、理論的ロバスト性解析はモデル間の直接比較には適用できない。 これらの課題に対処するために,ロバストネス評価のためのトポロジカルデータ解析とリプシッツ連続性を橋渡しするレイヤワイズ分析に基づく計量である$\textit{TopoLip}$を提案する。 TopoLipは、異なるアーキテクチャや構成間の理論的および経験的堅牢性比較のための統一されたフレームワークを提供し、モデルパラメータがモデルの堅牢性にどのように影響するかを明らかにする。 TopoLipを用いて、理論的解析や対向的タスクによって検証されるように、注意ベースのモデルは、畳み込みベースのモデルよりもスムーズな変換と強い堅牢性を示す。 本研究は, 構造設計とロバスト性, およびトポロジカル特性の関連性を確立するものである。

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